How to cite: Abrar  Putra  Harjanto  (2022)  Analisis  Tingkat  Layanan  Saat  Dan  Pasca  Pandemi  Covid  19  Terhadap Penggunaan Bus Antarkota Antarprovinsi (Akap), (7) 10, Doi 10.36418/syntax-literate.v7i10.12464 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 10, Oktober 2022

## ANALISIS  TINGKAT  LAYANAN  SAAT  DAN  PASCA  PANDEMI  COVID-19 TERHADAP PENGGUNAAN BUS AKAP DAN KERETA API

## Abrar Putra Harjanto, Ismiyati, Mudjiastuti Handajani
Magister  Teknik  Sipil,  Departemen  Teknik  Sipil,  Universitas  Diponegoro,  Semarang, Indonesia
Email: abrarputrah@gmail.com, ismi.quensha@gmail.com, mhandajani@yahoo.com

## Abstrak
Pada  tahun  2020,  wabah  penyakit  covid-19  telah  mengakibatkan  dampak  yang signifikan  di  seluruh  negara  di  dunia,  termasuk  Indonesia.  Salah  satu  bidang kehidupan manusia yang mengalami penurunan kinerja adalah industri transportasi darat  contohnya  bus  AKAP.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi karakteristik pelaku bus AKAP mengenai karakteristik sosial ekonomi, perjalanan, tingkat layanan bus AKAP saat dan pasca pandemi serta faktor yang mempengaruhi pemilihan  moda  transportasi  untuk  perjalanan  antara  angkutan  bus  AKAP  dan kereta  api  Surakarta-Surabaya  menggunakan generalized  cost yang kemudian diolah  menggunakan  analisa model  logit biner nisbah. Berdasarkan hasil analisis karakteristik  pelaku  perjalanan  masyarakat  yang  melakukan  perjalanan  dari Surakarta-Surabaya  bahwa  mayoritas  yang  melakukan  perjalanan  sebanyak  17% adalah  laki-laki  dengan  kelompok  usia  26-35  tahun,  dimana  hasil  survei  yang dilakukan responden di dominasi pada usia ini termasuk usia  yang produktif dan melakukan  pergerakan  menggunakan  transportasi  umum  bus  pasca  pandemi  dan mayoritas masuk dalam kelompok choice users . Kebanyakan pelaku perjalanan ini melakukan  perjalanan  dengan  maksud  untuk  mengunjungi  kerabat  dan  waktu tempuh  rata-rata  selama  3-4  jam  dan  model  pemilihan  moda  logit  biner  nisbah dengan hasil uji sensitifitas yang dilakukan, persentase tertinggi terhadap pemilihan moda  bus  AKAP  sebesar  90%  pada  variabel  waktu  tempuh  perjalanan  dan menghasilkan  C BUS 0,75xC KA dimana  peluang  pemilihan  moda  sebesar  50%  bus AKAP dan 50% kereta api.
Kata kunci : Pandemi COVID-19, Pemilihan Moda, Bus AKAP.

## Abstract
In 2020, the covid-19 disease outbreak had a significant impact  in all countries, including  Indonesia.  One  area  of  human  life  that  has  experienced  a  decline  in performance is the land transportation industry, for example, the AKAP bus. This study aims to identify the characteristics of AKAP bus operators regarding socio-
economic  characteristics,  travel,  AKAP  bus  service  levels  during  and  after  the pandemic as well as factors that influence the choice of mode of transportation for travel between AKAP bus transportation and the Surakarta- Surabaya train using generalized  cost.  Then  it  is  processed  using  a  binary  logit  analysis  model  of  the ratio.  Based  on  the  results  of  an  analysis  of  the  characteristics  of  community travelers who travel from Surakarta-Surabaya that the majority of those who travel, as much as 17%, are men in the age group of 26-35 years, where the results of a the survey conducted by respondents are dominated at this age including productive age and carry out movements using public bus transportation after the pandemic and the majority are included in the selected user group. Most of these travelers intend  to  visit  relatives; the  average  travel  time  is  3-4  hours.  In the  binary  logit mode selection model with the results of the sensitivity test conducted, the highest proportion of AKAP bus mode selection is 90% in the travel time variable trips and generates C BUS 0,75xC KA where the mode selection opportunity is 50% for AKAP buses and 50% for trains.
Keywords: COVID-19 Pandemic, Mode Choice, Bus.

## Pendahuluan
Di  awal  tahun  2020,  Organisasi  Kesehatan  Dunia  mengatakan  bahwa  Penyakit Coronavirus Disease 2019 (Covid-19) berubah menjadi wabah global yang menewaskan 5.501.000  orang  di  seluruh  dunia.  Per  tanggal  23  Maret  2022,  virus  tersebut  telah membunuh 154.221 orang di seluruh dunia di Indonesia (https://Covid19.go.id). Karena pandemi  Covid-19,  pemerintah  di  seluruh  dunia  harus  membatasi  transportasi  dan mobilitas  dengan  cara  yang  belum  pernah  terlihat  sebelumnya  (Jenelius  &  Cebecauer, 2020).  Negara-negara  di  dunia  menerapkan  berbagai  langkah  dan  peraturan  untuk menghentikan  penyebaran  pandemi,  yang  secara  signifikan  menurunkan  permintaan transportasi (Zhou et al., 2021).
Awal  Maret  2020,  kasus  Covid-19  dilaporkan  di  Indonesia  dengan  tingkat mobilitas  masyarakat  perkotaan  baik  di  dalam  maupun  di  luar  kota  berdampak  pada seberapa  cepat  penyebaran  wabah  Covid-19  (Ghiffari,  2020).  Akibat  meningkatnya jumlah  kasus  Covid-19,  pemerintah  Indonesia  membuat  kebijakan  yang  disebut Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) yang mulai berlaku pada 17 April 2020 dan akan berlaku hingga 20 Februari 2021. ketika aturan baru bernama Pembatasan Kegiatan Masyarakat  (PPKM)  akan  mempersulit  orang  untuk  beraktivitas.  Bekerja  dari  rumah (WFH), menutup pusat perbelanjaan dan tempat wisata, serta mengurangi jumlah pekerja di sektor industri adalah cara-cara pembatasan mobilitas yang ketat diberlakukan. Untuk menghentikan  penyebaran  virus,  bisnis  seperti  toko  dan  restoran  terus  mengubah  jam buka mereka dan menawarkan layanan dan pengiriman online. Hal ini membuat orang semakin  sulit  untuk  bekerja.  Selama  pandemi,  kebijakan  pembatasan  wilayah  telah merugikan perekonomian dan mempersulit orang untuk bekerja (Jalil et al., 2020).
Sebagai akibat dari tindakan preventif seperti social distancing dan pembatasan perjalanan, terjadi perubahan pola aktivitas sehari-hari, penurunan aktivitas di luar rumah, dan  berkurangnya  kesempatan  bepergian.  mengakibatkan  penurunan  permintaan perjalanan  yang  sifnifikan  (Pawar  et  al.,  2020).  Beck  dan  Hensher  (2020)  pada penelitiannya  mengkonfirmasikan  bahwa  semua  kategori  perjalanan  (mis.,  terkait pekerjaan  atau  sekolah,  belanja  umum,  sosial  atau  rekreasi,  bisnis  pribadi)  mengalami penurunan yang signifikan selama penyebaran Covid-19. Tidak seperti masa awal wabah covid-19 terjadi peningkatan frekuensi belanja rutin (Fatmi, 2020).
Menurut sebuah studi oleh Musselwhite et al., (2020) transportasi umum dianggap sebagai lingkungan berisiko tinggi untuk penularan Covid-19 karena terbatasnya ruang fisik yang tersedia, jumlah permukaan yang membantu penyebaran virus, dan pengujian terbatas terhadap awak dan penumpang. Selaras dengan penelitian tersebut berdasarkan studi  tentang  efek  Covid  -19  yang  dilakukan  Abdullah  et  al.,  (2021),  diketahui  bahwa orang  cenderung  tidak  ingin  menggunakan  moda  transportasi  umum  di  mana  mereka mungkin bertemu orang saat bepergian.
Bus Antarkota Antarprovinsi (AKAP) merupakan moda transportasi umum yang diminati  masyarakat  untuk  melakukan  perjalanan  jauh.  Namun  meluasnya  dampak pandemi  Covid-19  dan  pembatasan  kebebasan  bergerak  masyarakat  telah  mengubah kebiasaan dan selera masyarakat dalam bertransportasi. Terminal Tirtonadi di Surakarta, Jawa Tengah, merupakan salah satu terminal bus terbesar di daerah tersebut. Ada banyak rute  bus  AKAP  yang  menghubungkan  Surakarta  dengan  kota-kota  lain  di  Indonesia. Terminal  tersebut  juga  mendapatkan  imbas  akibat  pandemi  Covid-19.  Berdasarkan informasi  dari  Korsatpel  Tirtonadi  tahun  2020  dan  2021,  jumlah  masyarakat  yang menggunakan angkutan jenis AKAP untuk datang dan pergi sudah berkurang. Gambar 1 menunjukkan informasinya.
Gambar 1
Grafik Perbandingan Jumlah Penumpang Kedatangan dan Keberangkatan
1282600 568046 1663427 756777 0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 1600000 1800000 2020 2021 kedatangan pnp
keberangkatan pnp
Program nasional yang dimulai pada Januari 2021 merupakan salah satu langkah yang  diambil  pemerintah  untuk  meningkatkan  kesehatan  masyarakat,  meningkatkan hasil, dan membantu perekonomian kembali berjalan. Program ini dimaksudkan sebagai langkah  untuk  mengembalikan  transportasi  umum  seperti  sebelum  pandemi.  Seiring dengan  percepatan  dan  perluasan  cakupan  serta  penerimaan  protokol  kesehatan  yang ketat sebagai  norma baru, pemerintah mulai  melonggarkan aturan sosial.  Surat  Edaran Nomor SE 23 Tahun 2022 Tentang Pelaksanaan Perjalanan Domestik Dengan Angkutan Darat pada Masa Pandemi Covid-19, Penumpang Bus Dalam Negeri (PPDN) tidak perlu melakukan tes antigen selama mengikuti protokol kesehatan dan memiliki bukti vaksin dosis  kedua  atau booster .  Setelah  pandemi  usai,  masyarakat  mulai  terbiasa  dengan kebiasaan  baru,  seperti  naik  angkutan  umum  yang  mengubah  cara  penggunaan  bus AKAP.  Analisis  tingkat  layanan  bus  AKAP  di  Terminal  Tirtonadi  selama  dan  setelah pandemi Covid-19 dapat memberi tahu kita tentang perubahan cara orang menggunakan bus,  kebutuhan  dan  keinginan  masyarakat,  serta  kualitas  layanan  yang  diharapkan pengguna bus AKAP.
Sehubungan  dengan  hal  tersebut,  bus  AKAP  telah  melakukan  penyesuaiaan layanan melalui penerapan protokol kesehatan secara konsisten dengan menyiapkan hand sanitizer , adanya fasilitas pembersihan armada bus dan terminal secara rutin, pengecekan suhu  tubuh  menggunakan thermal  scanner ,  mewajibkan  seluruh  penumpang menggunakan masker, penyanitasi tangan, dan menyediakan transaksi non tunai.
Dengan  melihat  bagaimana  perubahan  layanan  yang  ditawarkan  bus  AKAP, penting  untuk  mengetahui  bagaimana  masyarakat  melihat  tingkat  layanan  selama  dan setelah pandemi. Selain itu, Kota Surakarta memiliki akses jalan Tol Trans Jawa. Artinya, waktu  tempuh  dari  Surakarta  ke  kota  besar  seperti  Surabaya  dengan  bus  hampir  sama dengan  kereta  api.  Jadi,  masyarakat  yang  menggunakan  transportasi  umum  memiliki pilihan  dalam  memilih  jenis  transportasi  apa  yang  ingin  mereka  gunakan.  Model pemilihan  moda  logit  biner  nisbah  dapat  digunakan  untuk  menggambarkan  bagaimana masyarakat  memilih  antara  transportasi  bus  dan  kereta  api.  Variabel  yang  digunakan adalah  tarif,  waktu  tunggu  dan  waktu  tempuh  untuk  setiap  alat  transportasi,  yang tergabung dalam generalized cost .
Berdasarkan  latar  belakang  pada  penelitian  ini  penulis  mencoba  untuk mendeskripsikan  karakteristik  sosial  ekonomi  dan  pola  pergerakan  dari  pengguna  bus AKAP pasca Covid-19, mengidentifikasi dan menganalisis persepsi responden terhadap tingkat layanan bus AKAP saat dan pasca pandemi Covid-19, serta mengidentifikasi dan menganalisis  pemilihan  moda  antara  bus  AKAP  dengan  kereta  api  rute  Surakarta- Surabaya.

## Metode Penelitian
Lokasi dalam penelitian berada di Kota Surakarta dengan wilayah kajian adalah Terminal Tipe A Terminal Tirtonadi. Penelitian ini dilakukan dengan pendekatan model pemilihan moda Logit Biner Nisbah guna menggambarkan perilaku pengguna jasa dalam memilih  moda  yang  akan  digunakan  untuk  menggambarkan  perilaku  dalam  memilih
antara angkutan bus dan kereta api. Variabel yang digunakan adalah vabiabel kuantitatif berupa  tarif,  waktu  tunggu  dan  waktu  tempuh  perjalanan  untuk  masing-masing  moda yang tergabung dalam generalized cost .
Teknik pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan data primer dan data sekunder dari hasil pengamatan di lapangan. Diawali dengan observasi untuk mengetahui kondisi  pelayanan  angkutan  umum  pada  kedua  jenis  moda  yang  diamati.  Wawancara menggunakan  teknik Stated  Preference . Stated  Preference sendiri merupakan  teknik mengetahui pilihan responden terhadap situasi yang berbeda (Resturianti & Dirgahayani, 2021).
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  serta  menyebarkan kuesioner kepada 100 sampel/responden berdasarkan formula Slovin dengan nilai 𝛼 yaitu 10%  yang  sebelumnya  telah  dilakukan  untuk  dijadikan  sampel.  Sampel  merupakan sebagian  dari  individu  yang  membentuk  populasi,  dan  sampel  yang  diambil  harus mewakili  populasi  secara  keseluruhan  (Sugiyono  ,2016).  Dalam  penelitian  ini, pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan  metode nonprobability jenis purposive sampling untuk  mencapai  tujuan  tertentu  (Rahman,  2021) dengan  kriteria responden  pengguna  jasa  Bus  AKAP  Surakarta-Surabaya  dan  pernah  menggunakan Kereta Api saat dan pasca pandemi Covid-19 Surakarta-Surabaya.

## Hasil dan Pembahasan

## Karakteristik Pelaku Perjalan
Berdasarkan hasil dari penyebaran kuisioner terhadap pengguna jasa Bus AKAP Surakarta-Surabaya  menunjukan  jenis  kelamin  diperoleh  bahwa  pelaku  perjalanan mayoritas didominasi oleh 62% laki-laki yaitu sebanyak 62 orang dan 38 % perempuan yaitu  sebanyak  38  orang.  Kemudian  jika  dilihat  berdasarkan  kelompok  usia  terbanyak dari pelaku perjalan diperoleh kelompok usia yang paling banyak yaitu dengan rentang usia 16 – 25 tahun sebanyak 24% dan kelompok usia yang terkecil yaitu dari kelompok usia  lebih  dari  55  tahun.  Kemudian  untuk  jenis  pelaku  perjalanan  dari  Bus  AKAP Surakarta-Surabaya terbesar memiliki pekerjaan sebagai pegawai swasta yang berjumlah 19  orang  dengan  persentase  sebesar  19%,  kemudian  diikuti  oleh  pelajar/mahasiswa sebesar 15%, sedangkan jenis pekerjaan terkecil adalah tukang sebesar 1% dengan jumlah 1  orang.  Untuk  Tingkat  pendapatan  yang  terbesar  pada  rentang  pendapatan  2  –  4  juta dengan sebanyak 60 orang, sedangkan tingkat pendapatan terkecil pada rentang lebih dari 8  juta  sebanyak  4  orang.  Berdasarkan  data  untuk  kepemilikan  SIM  dari  setiap  respon bahwa  sebanyak  94%  responeden  memiliki  SIM  dan  mayoritas  responden  memiliki sepeda motor.
Berdasarkan  hasil  survei  diperoleh  bahwa  kebanyakan  para  pelaku  perjalanan memiliki  maksud  dan  tujuan  perjalanan  setiap  orang  itu  didominasi  dengan  tujuan perjalanan untuk mengunjungi kerabat 37% dengan moda feeder yang digunakan yaitu trasnportasi Onliner sebesar 26%. Untuk waktu perjalanan diperoleh bahwa kebayakan dari mereka membutuhkan waktu selama 3-4 jam untuk tiba di tujuan mereka dan rata-
rata  biaya  yang  mereka  harus  keluarkan  rata-rata  dengan  rentang  Rp.  130.000  –  Rp. 200.000 yaitu dengan persentase sebanyak 44%.
Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa pengguna bus AKAP dalam mayoritas masuk dalam kelompok choice users , dimana mereka memiliki pilihan moda transportasi lain selain menggunakan bus AKAP dan kereta api.

## Persepsi Terhadap Layanan Bus AKAP Saat Pandemi
Banyak hal  yang mempengaruhi keputusan responden dalam menggunakan bus AKAP  pada  saat  pandemi,  antara  lain  berhubungan  dengan  layanan  yang  diberikan. Berdasarkan hasil analisis, responden menyatakan layanan saat pandemi sangat baik dan untuk  pengaturan physical  distancing dan  pelaksanaan  mengenai  aturan  protokol kesehatan lainnya juga dinyatakan sangat baik. Hasil Survei  dapat dilihat  sebagaimana Gambar 2.

## Gambar 2 Tingkat Layanan Saat Pandemi

## Persepsi Terhadap Layanan Bus AKAP Pasca Pandemi
Di pasca pandemi, responden tetap memilih naik bus AKAP karena banyak hal, termasuk  layanan  yang  ditawarkannya.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  orang  yang menjawab  pertanyaan  mengatakan  bahwa  pelayanan  di  pasca  pandemi  sangat  baik. Gambar 3 menunjukkan atas informasi tersebut.
88,80% 87,60% 87,80% 85,40% 85,40% 87,00% 83,00% 84,00% 85,00% 86,00% 87,00% 88,00% 89,00% 90,00% Kesesuaian waktu tunggu Kenyamanan
Keamanan Pengaturan physical distancing Pelaksanaan protokol kesehatan Keterjangkauan

## Gambar 3 Tingkat Layanan Pasca Pandemi

## Model Logit Binomial Nisbah
1. Nilai Waktu/ Value Of Time (VOT)
Nilai  waktu  dihitung  dengan  membagi  rata-rata  gaji  bulanan  responden  di bagi waktu penggunaakn moda yang dinyatakan dalam saturan rupiah (Rp) per menit (Nugroho  &  Wibowo,  2021).  Nilai  waktu  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  berdasarkan  rata-rata  penghasilan  responden  degan  perhitungan  sebagai berikut:
Hari kerja/bulan = 20 hari Standart jam kerja/hari  = 8 jam/hari 1 Jam = 60 menit Standart jam kerja/bulan  = 160 jam/bulan = 9600 menit/bulan Nilai waktu ( Value Of Time ) = Rata-rata pendapatan/Standar jam kerja Nilai Waktu (Value Of Time) = 3.360.000 9600 Nilai Waktu (Value Of Time) = Rp350/menit
2. Generalized Cost
Berdasarkan  nilai  waktu  yang  telah  dihitung  diperoleh  sebesar  Rp.  350/ menit, maka diperoleh total biaya gabungan bus AKAP serta Kereta Api pada setiap kombinasi format pertanyaan stated preference . Berikut ini contoh perhitungan biaya gabungan pada kondisi pertama.
Kondisi  1:  Tarif  Rp.  65.000,  -  Waktu  Tunggu  (OVT)  20  Menit,  Waktu  didalam Kendaraan (IVT) 7 jam.
Generalized Cost = (IVT x VOT) + (2 x OVT x VOT) + Tarif
= (420 x 350) + (2 x 15 x 350) + 65000 = Rp222.500,-
Perhitungan  diatas  digunakan  untuk  menghitung  semua  alternatif  kondisi yang sudah ditentukan pada setiap skenario seperti pada Tabel 1.
88,80% 87,60% 87,80% 82,60% 97,20% 75,00% 80,00% 85,00% 90,00% 95,00% 100,00% Kesesuaian waktu tunggu Kenyamanan Keamanan Keterjangkauan Tetap menggunakan Bus AKAP

## Tabel 1 Nisbah Biaya Gabungan (Wi)
Berdasarkan  tabel  diatas  ini  dapat  diketahui  nisbah  biaya  gabungan  yang terbesar adalah pada kondisi tiga dengan nilai rasionya 0,968 dan yang terkecil pada kondisi  tujuh  dengan  nilai  rasio  perbandingannya  adalah  0,566.  Nilai  dari  nisbah biaya  gabungan  atau  rasio  perbandingan  biaya  gabungan  semakin  mendekati  satu semakin bagus.
3. Nisbah Proporsi Bus AKAP
Nisbah  proporsi  pilihan  diperoleh  dari  hasil  perbandingan  antara  proporsi pengguna angkutan bus AKAP dengan pengguna Kereta Api dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2

## Nisbah Proporsi Bus AKAP
TARIF IVT OVT TARIF IVT OVT BUS KA 1 65000 420 15 175000 180 20 Rp222.500 Rp252.000 2 130000 210 20 220000 210 30 Rp217.500 Rp314.500 3 130000 420 15 220000 180 20 Rp287.500 Rp297.000 4 130000 210 15 220000 210 20 Rp214.000 Rp307.500 5 130000 420 20 220000 180 30 Rp291.000 Rp304.000 6 65000 420 20 175000 180 30 Rp226.000 Rp259.000 7 65000 210 20 175000 210 30 Rp152.500 Rp269.500 8 65000 210 15 175000 210 20 Rp149.000 Rp262.500 Skenario BUS KA GENERALIZED COST
Nisbah GT BUS KA (Wi) 1 Rp222.500 Rp252.000 0,883 2 Rp217.500 Rp314.500 0,692 3 Rp287.500 Rp297.000 0,968 4 Rp214.000 Rp307.500 0,696 5 Rp291.000 Rp304.000 0,957 6 Rp226.000 Rp259.000 0,873 7 Rp152.500 Rp269.500 0,566 8 Rp149.000 Rp262.500 0,568
Skenario GENERALIZED COST
Nisbah GT BUS
KA (Wi) 1 0,65 0,35 0,54 2 0,81 0,19 0,23 3 0,34 0,66 1,94 4 0,72 0,28 0,39 5 0,33 0,67 2,03 6 0,66 0,34 0,52 7 0,77 0,23 0,30 8 0,81 0,19 0,23
Skenario PROPOSI PILIHAN
4. Analisis Persamaan Regresi
Pembentukan model logit binomial nisbah menggunakan metode penaksiran regresi linier  untuk  mengestimasi  parameter  dari  koefisien  intersep  atau  A  dan  koefisin regresi  atau  B.  Kedua  nilai  tersebut  selanjutnya  akan  dijadikan  dasar  dalam pembentukan nilai α dan 𝛽 yang ditujukan pada Tabel 3 .

## Tabel 3 Data Input Regresi Linier
Setelah diketahui nilai (Yi) dan (Xi) dari perhitungan tabel di atas maka pada tahap  selanjutnya  dapat  dilakukan  analisis  regresi  untuk  mencari  nilai  A  dan  B. Adapun hasil analisis regresi dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.

## Gambar 4 Hasil SPSS
Nisbah GT PROPOSI PILIHAN (Wi) (Wi) (1- P1)/P1 Xi Yi 1 2 3 4 1 0,883 0,538 -0,054 -0,269 2 0,692 0,235 -0,160 -0,630 3 0,968 1,941 -0,014 0,288 4 0,696 0,389 -0,157 -0,410 5 0,957 2,030 -0,019 0,308 6 0,873 0,515 -0,059 -0,288 7 0,566 0,299 -0,247 -0,525 8 0,568 0,235 -0,246 -0,630 Nisbah GT GENERALIZED Log Wi LOG (1- P1)/P1 Skenario
Berdasarkan  pada  Gambar  4  diatas  maka  dapat  diketahui  bahwa  hasil  dari model regresi linear sebagai berikut Y = 3,3134x + 0,127. Koefisien Determinasi (R square) menghasilkan  nilai  0,7166  yang  menunjukkan  hubungan  moderat  antara kedua  variabel.  Nilai  0,7166  berarti  71,66%  proporsi  pemilihan  bus  AKAP dipengaruhi oleh nisbah biaya gabungan atau Generalized Cost .
5. Hasil Uji Parsial (Uji t-test)
Imam Ghozali (2018) menyatakan bahwa uji t digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen dalam model regresi memiliki pengaruh pribadi terhadap variabel dependen berdasarkan asumsi sebagai berikut:
Jika nilai sig < 0,05 atau t-hitung> t-tabel maka terdapat pengaruh variabel X terhadap variabel Y. Jika nilai sig > 0,05 atau t-hitung < t-tabel maka tidak terdapat pengaruh variabel X terhadap Y.
Berdasarkan data dari Statistik t tabel maka dapat diketahui sebagai berikut:
a. Berdasarkan  nilai  signifikansi  dari  tabel  koefisien  diperoleh  nilai  signifikansi sebesar  0.008<  0.05.  Dari  data  tersebut  bisa  disimpulkan  bahwa  variable  X berpengaruh terhadap variabel Y.
b. Berdasarkan nilai t diketahui bahwa nilai thitung adalah sebesar 3,893 > t tabel 2,497, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel X berpengaruh terhadap variabel Y.
6. Model Logit Binomial Nisbah Berdasarkan  hasil  kalibrasi  nilai  parameter  α  dan 𝛽 yang  telah  diketahui seperti diatas dengan proses analisis regresi linier, dengan itu maka model logit biner nisbah adalah sebagai berikut:
P bus =
1
1+1,340  ( Cbus Ckereta 𝑎𝑝𝑖 ) 3,313
Analisis  pembentukan  model  logit  binomial  nisbah  untuk  menggambarkan perilaku  pengguna  jasa  dalam  memilih  moda  angkutan  umum  dapat  diperoleh seberapa besar proporsi pemilihan moda tersebut disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4

## Proporsi Penggunaan Moda Angkutan Umum dan Kereta Api
Hasil Model Eksisting Hasil Model Eksisting 1 53 65 47 35 2 72 81 28 19 3 45 34 55 66 4 71 72 29 28 5 46 33 54 67 6 54 66 46 34 7 83 77 17 23 8 83
81
17
19 No PROPORSI PILIHAN Bus AKAP Kereta Api
7. Validasi Model/Uji Statistik Chi-Kuadrat
Berdasarkan nilai signifikansi dari tabel koefisien diperoleh nilai signifikansi sebesar  0.138<  14.017.  Dari  data  tersebut  bisa  disimpulkan  bahwa  variable  X berpengaruh terhadap variabel Y dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5
Hasil Uji Statistik Chi-Kuadrat
8. Uji Sensitivitas Model
Sensitivitas  model  dimaksudkan  untuk  mengetahui  perubahan  nilai probabilitas pemilihan moda angkutan umum apabila dilakukan perubahan nilai pada salah  satu  indikator  yang  mempengaruhi  perjalanan.  Sensitivitas  model  dilakukan dengan  merubah  salah  satu  indikator  perjalanan  dengan  membiarkan  indikator lainnya tetap. Perhitungan sensitivitas model dengan melakukan penurunan sebesar 35% pada tiap indikator yang akan diuji. Berdasarkan hasil uji ini diperoleh:
a. Tarif berpengaruh terhadap pemilihan moda sebesar 69%.
b. Waktu tunggu kendaraan (OVT) berpengaruh terhadap pemilihan moda sebesar 84%.
c. Waktu tempuh (IVT) berpengaruh terhadap pemilihan moda sebesar 90%.
9. Kombinasi Proposi Moda Bus AKAP dan Kereta Api Dari hasil analisis dapat digambarkan grafik dalam bentuk kurva dimana pada sumbu  Y  adalah  proporsi  pemilihan  Bus  AKAP  dan  Kereta  Api  yang  dinyatakan dalam  satuan  persentase  dan  sumbu  X  adalah  Nisbah Generalized Cost yang digambarkan pada Gambar 5 berikut:
PROPORSI PILIHAN SURVEI PROPORSI PILIHAN MODEL (O) (E) 1 0,65 0,53 0,120 0,014 0,027 2 0,81 0,72 0,093 0,009 0,012 3 0,34 0,45 -0,114 0,013 0,029 4 0,72 0,71 0,007 0,000 0,000 5 0,33 0,46 -0,133 0,018 0,038 6 0,66 0,54 0,120 0,014 0,027 7 0,77 0,83 -0,061 0,004 0,004 8 0,81 0,83 -0,020 0,000 0,000 0,138 Skenario (O-E) (O-E)^2 (O-E)^2/E

## Gambar 5

## Gambar Kurva Diversi Pemilihan Moda Bus AKAP dan Kereta Api
Berdasarakan  hasil  dari generalized  cost angkutan  Bus  AKAP  dan generalized  cost Kereta  Api  mempunyai  nilai  yang  sama  (CBUS/CKA  =  1)  maka diperoleh kondisi 43% pengguna jasa yang akan menggunakan moda bus AKAP dan 57%  pengguna  jasa  akan  menggunakan  moda  Kereta  Api  untuk  melakukan perjalanan dari Surakarta-Surabaya.
Bila  kondisi  generalized cost angkutan  Bus  AKAP  dan generalized  cost Kereta  Api  mempunyai  nilai  C BUS 0,75xC KA maka  baru  diperoleh  kondisi  50% pengguna jasa  yang akan menggunakan moda bus AKAP  dan 50% pengguna jasa akan  menggunakan  moda  Kereta  Api  untuk  melakukan  perjalanan  dari  Surakarta- Surabaya.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  terhadap  karakteristik  responden  dengan  melihat dapat  disimpulkan  bahwa  analisis  deskriptif  ini  dapat  dijadikan  dasar  pengambilan kebijakan  bagi  operator  terkait.  Kebijakan  tersebut  dilakukan  untuk  ketahanan transportasi  umum  pasca  pandemi  dilihat  dari  perspektif  keputusan  pelaku  pergerakan untuk  maksud  perjalanan  responden.  Dalam  penelitian  ini  responden  yang  tetap menggunakan  angkutan  bus  AKAP  didominasi  oleh  kelompok  pendapatan  Rp. 2.000.000,-  sampai  Rp.  4.000.000,-  dan  responden  mayoritas  memiliki  lebih  dari  satu sepeda motor. Hal tersebuh menunjukan bahwa mayoritas responden merupakan choice user yang tetap menggunakan transportasi umum saat pasca pandemi hal ini menunjukan kebijakan  dan  adapatasi  transportasi  umum  dapat  diterima  dan  mendapat  kepercayaan masyarakat.
Berdasarkan  persepsi  tetap  penggunaan  bus  AKAP,  diperoleh  hasil  bahwa mayoritas responden setuju untuk menggunakan bus AKAP dengan persentase 97,20%. Adapun faktor yang paling banyak diharapkan responden dalam penggunaan bus AKAP adalah  kesesuaian  waktu  tunggu  dan  keamanan.  Sedangkan  penerapan  physical
distancing merupakan salah satu bagian dari tatanan baru penggunaan transportasi umum selama  masa  pandemi.  Dengan  nilai  persentase  yang  masuk  dalam  skala  rating  sangat baik,  maka  penerapan physical  distancing dan  protokol  kesehatan  lain  yang  dilakukan oleh bus AKAP sudah sesuai dengan kebijakan Pemerintah.
Faktor yang memberikan pengaruh pemilihan moda transportasi untuk perjalanan dari  Surakarta  menuju  Surabaya  berdasarkan  hasil  uji  sensitifitas  yang  dilakukan, persentase tertinggi pada instrumen atau indikator terjadi pada waktu tempuh perjalanan pada moda bus AKAP sebesar 90%. Untuk analisa model logit biner nisbah generalized cost  berdasarkan  kurva  disveri  pemilihan  moda  menginterprestasikan  (C BUS /C KA =  1), sekitar  43%  pengguna  jasa  memilih  moda  bus  AKAP  sementara  sekitar  57%  memilih opsi kereta api dan pada C BUS 0,75xC KA , pengguna jasa akan memilih moda antara bus AKAP  dan  kereta  api  akan  sama  sebesar  50%.  Selain  dari  nilai generalized  cost berdasarkan hasil wawancara atribut/variabel tambahan untuk bus AKAP menjadi pilihan pengguna karena kelebihan di jam keberangkatan yang lebih fleksibel dan tempat untuk naik turun penumpang yang tidak harus di terminal.

## BIBLIOGRAFI
Abdullah, M., Ali, N., Hussain, S. A., Aslam, A. B., & Javid, M. A. (2021). Measuring changes in  travel  behavior  pattern  due  to  COVID-19  in  a  developing  country:  A  case  study  of Pakistan. Transport Policy , 108 (May), 21–33. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2021.04.023
Beck, M. J., & Hensher, D. A. (2020). Since January 2020 Elsevier has created a COVID-19 resource  centre  with  free  information  in  English  and  Mandarin  on  the  novel  coronavirus COVID- 19 . The COVID-19 resource centre is hosted on Elsevier Connect , the company ’ s public news and information . January .
Fatmi, M. R. (2020). COVID-19 impact on urban mobility. Journal of Urban Management , 9 (3),
270–275. https://doi.org/10.1016/j.jum.2020.08.002
Ghiffari, R. A. (2020). Dampak Populasi Dan Mobilitas Perkotaan Terhadap Penyebaran Pandemi Covid-19 Di Jakarta. Jurnal Tunas Geografi , 09 (01), 2020.
http://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/tgeo
Ghozali, I. (2018). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 25 . Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Jalil, A., M, F., & Kasnelly, S. (2020). Meningkatnya Angka Pengangguran Di Tengah Pandemi (Covid-19) . 2 (pengangguran akibat covid 19), 45–60.
Jenelius,  E.,  &  Cebecauer,  M.  (2020).  Transportation  Research  Interdisciplinary  Perspectives Impacts of COVID-19 on public transport ridership in Sweden : Analysis of ticket validations ,  sales  and  passenger  counts. Transportation  Research  Interdisciplinary  Perspectives ,
8 (June), 100242. https://doi.org/10.1016/j.trip.2020.100242
Surat  Edaran  Nomor  SE  23  Tahun  2022  tentang  Petunjuk  Pelaksaan  Perjalanan  Orang  Dalam Negeri Dengan Transportsi Darat Pada Masa Pandemi Corona Virus Disease 2019 (COVID- 19), 1 (2022).
Musselwhite, C., Avineri, E., & Susilo, Y. (2020). Editorial JTH 16 –The Coronavirus Disease COVID-19  and  implications  for  transport  and  health. Journal  of  Transport  and  Health , 16 (April). https://doi.org/10.1016/j.jth.2020.100853
Nugroho, B. K., & Wibowo, N. M. (2021). Perencanaan AngkutanPemadu Moda di Bandara H. Asan Kabupaten Kotawaringin Timur . 2 (1), 1–10.
Pawar, D. S., Yadav, A. K., Akolekar, N., & Velaga, N. R. (2020). Impact of physical distancing due  to  novel  coronavirus  (SARS-CoV-2)  on  daily  travel  for  work  during  transition  to lockdown. Transportation  Research  Interdisciplinary  Perspectives , 7 ,  100203. https://doi.org/10.1016/j.trip.2020.100203
Rahman, Z. (2021). Metodologi Penelitian Kualitatif Berbasis Blended Learning (M. Winarno (ed.)). Wineka Media.
Resturianti,  R.,  &  Dirgahayani,  P. (2021).  Pengaruh Pandemi  Covid-19  Terhadap  Penggunaan MRT, Persepsi Terhadap Layanan MRT, dan Pola Pergerakan. Jurnal Perencanan Wilayah Dan Kota , 1 .
Sugiyono. (2016). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Alfabeta.
Zhou, H., Wang, Y., Huscroft, J. R., & Bai, K. (2021). Impacts of COVID-19 and anti-pandemic policies on urban transport—an empirical study in China. Transport Policy , 110 (May), 135– 149. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2021.05.030

## Copyright holder:
Abrar Putra Harjanto, Ismiyati Ismiyati, Mudjiastuti Handajani (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: